

template =  '''
<指令>根据已知信息和历史对话，简洁和专业的来回答问题。如果无法从中得到答案，请说 “根据已知信息无法回答该问题”，不允许在答案中添加编造成分，答案请使用中文。 </指令>
<问题>{question}</问题>
<已知信息>{hitDocHistory}</已知信息>
<历史对话>{history}</历史对话>
'''



multi_template = '''
<指令>根据已知信息和历史对话，简洁和专业的来回答问题，如果无法从中得到答案，请说 “根据已知信息无法回答该问题”，不允许在答案中添加编造成分，答案请使用中文。
请在答案前面加上“根据历史对话信息”。 </指令>
<问题>{question}</问题>
<已知信息>{hitDocHistory}</已知信息>
<历史对话>{history}</历史对话>
'''



template_from_history = '''
<指令>
你是一位高效的智能助手，擅长于从复杂的文本中精准提取用户所需的关键信息。
请深入理解并分析用户提出的问题，然后细致地审查已知信息，寻找与用户问题直接相关或解答用户疑问的那部分关键内容。
一旦找到，请清晰、准确地输出这部分内容的原文，不要做任何修改，也不要输出其他部分
若经过仔细检索后未能发现符合要求的信息，请回复“无需参考历史对话”。
</指令>
<问题>{question}</问题>
<已知信息>{history}</已知信息>
'''



# MDC

# intentionTemplate = '''
# <指令>
# 你是一名内容相似度分析助手，能够专注于比较两段文本内容。请审阅以下任务：
#     1.仔细对比<问题>中的文本与<历史对话>中的文本内容。
#     2.检查两者是否存在任何形式的重合或相似之处，包括但不限于相同的句子、短语、关键词或概念。
#     3.如果发现至少一处重合或相似部分，回复“是”。若完全无重合或相似，则回复“不是”。
#
# 请确保你的判断基于文本内容的直接比较，而非基于语境、语气或其他非文本特征。
# </指令>
# <问题>{question}</问题>
# <历史对话>{history}</历史对话>
# '''

intentionTemplate = '''
<指令>  
请作为一位智能分析助手，仔细审查用户本次提出的问题{question}以及我们与用户之间的历史对话记录{history}。  
你的任务是判断用户这次的提问是否是对历史对话中最后一个问题（或相关讨论点）的进一步追问或延续。  
在进行分析时，请考虑以下几点：  
1.识别问题的对象：观察本次问题是否具有明确的对象，如果没有，则可能是上一个话题的延续；如果有,则可能是新的独立问题。
2. 审查问题间的逻辑关联：观察本次问题是否直接关联或依赖于历史对话中的最后一个问题或讨论主题。    
3. 评估语境和意图：尝试理解用户提问的语境和背后的意图，判断其是否是出于获取更多信息、澄清疑问或深入探讨的目的。  
如果判断为用户是对历史对话的追问，请直接进行回答“是”。如果无法明确判断为追问，或判断为新的独立问题，请回答‘否’  
请确保你的分析过程高效且准确，以便为用户提供及时且相关的反馈。  
</指令>
<问题>{question}</问题>
<历史对话记录>{history}</历史对话记录>
'''

returnQuery_template = '''
<指令>  
请作为一位智能分析助手，你的任务是仔细审查用户本次提出的问题以及官方回复。  
你的任务是思考官方回答之后用户对这次的提问的进一步追问或延续会是什么？
在进行分析的时候请考虑：
1：检查"question"，了解用户询问的信息
2.分析"context"，其中包含了对用户问题的官方回复
3.找出官方回复中可能存在的含糊不清之处，或可能为进一步询问留下余地的地方。
在此分析的基础上，预测用户可能希望进一步探讨的潜在后续问题或主题。
首先查看下面提供的用户问题，接下来，查看官方给出的回复，最后，根据您的查看结果，预测用户可能会提出哪些后续问题或继续询问。
请列出三条用户可能会提出的后续问题，以json的形式输出。
JSON输出格式应当遵循如下：
{{
    "output": [
        "first question",
        "second question",
        "third question"
    ]
}}
确保您的分析高效准确，以便及时向用户提供相关反馈。
</指令>
首先查看下面提供的用户问题：
<问题>{question}</问题>
<官方回答>{context}</官方回答>
'''
